← К каталогу
RW

RWB (Wildberries & Russ)

Аналитик данных в Ценообразование

ГибридУровень не указанМосква, Россия2 ч назад
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Мы ищем Data Analyst в команду аналитики ценообразования. Команда занимается анализом цен/скидок и их влияния на продажи, выручку, маржинальность и финансовый результат компании. Роль подойдёт аналитику, которому интересно работать с большими объёмами данных, находить точки роста в ценовых и скидочных механиках и помогать бизнесу принимать решения на основе данных.

Наш стек:

Аналитика: SQL (ClickHouse, Trino SQL, PostgreSQL), Python (Pandas, PySpark);

Инфраструктура: Hadoop, Airflow, Gitlab, JupiterHub, Trino, Kafka;

BI-инструменты: Внутреннее решение.

Вам предстоит:

  • Анализировать ценообразование в целом и скидки в частности: оценивать их влияние на продажи, выручку, маржинальность и финансовый результат;
  • Проводить продуктовые и бизнес-исследования: искать зависимости, проверять гипотезы, оценивать чувствительность метрик к изменениям уровня скидок и цен;
  • Готовить рекомендации для бизнеса на основе анализа данных;
  • Разрабатывать дашборды, отчёты и алерты для мониторинга ключевых метрик и выявления аномалий;
  • Создавать, оптимизировать и поддерживать SQL-запросы для извлечения, преобразования и анализа данных;
  • Формировать витрины аналитического слоя и участвовать в стандартизации метрик;
  • Презентовать выводы стейкхолдерам, готовить аналитические материалы и документацию по процессам;
  • Выполнять ad hoc-запросы от руководства и смежных подразделений.

Мы ожидаем от вас:

  • Высшее образование в области математики, статистики, экономики, информатики или смежных направлений;
  • Уверенное владение SQL и опыт работы с большими объёмами данных;
  • Опыт самостоятельного анализа данных: от постановки вопроса и сбора данных до выводов и рекомендаций;
  • Умение находить закономерности в данных, проверять гипотезы и объяснять результаты понятным языком;
  • Опыт работы с Python для анализа и обработки данных: Pandas, NumPy, PySpark или аналогичные инструменты;
  • Опыт работы с BI-инструментами: Apache Superset, DataLens, Power BI, Tableau или…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Product Analyst / RU